Jury Award
Schneereserven der Schweizer Stauanlagen
BFE
Neben den Füllständen der Speicherseen sind die Schneemengen über den Speicherseen ein guter Indikator für die verfügbaren Energiereserven und damit für die Versorgungssicherheit. Wir wollen diese Informationen über Daten zugänglich machen und auf dem Energiedashboard publizieren.
Ressourcen
Für die Challenge verwenden wir:
- Standorte der Stauanlagen
- Einzugsgebiete von Gewässern (Geodatenraum UVEK)
- Schneewasseräquivalent Raster basierend auf Satellitenbildern und Bodenbeobachtungen. (Snow Water - COSMOS | ExoLabs (gitbook.io))
Ziel
Das Ziel ist eine Machbarkeitsprüfung mit ein paar Anlagen zu machen. Falls erfolgreich kann die Methodik auf alle Anlagen skaliert werden und mittelfristig die Daten als OGD und im Energiedashboard publiziert werden (in welcher Aggregation ist noch abzuklären).
Resultate
Neben den Füllständen der Speicherseen wären auch die Schneereserven oberhalb der Speicherseen bekannt. Damit stehen mehr Informationen für die Beurteilung der Versorgungssicherheit zur Verfügung. Der einfache Zugang zu diesen Daten bietet zudem einen Mehrwert für Forschung, Politik, Behörden und Stromwirtschaft.
Ansatz
Die Standorte der Speicherseen liegen als OGD vor. Die Einzugsgebiete der Speicherseen liegen als Polygone im UVEK Geodatenraum vor (1 Polygon pro Stauanlage). Die Schneewasseräquivalente liegen als 20mx20m Raster vor. Für jede Rasterzelle gibt es einen Wert. Die Idee ist nun alle Werte innerhalb des Polygons zu addieren. Das ergibt das Schneewasseräquivalent innerhalb eines Polygons.
Verwendung
Falls der Ansatz funktioniert, werden wir die Methodik auf alle Anlagen skalieren und die Daten als Geodaten und im Energiedashboard publizieren.
Organisation
Bundesamt für Energie BFE
Repo
GovTechHackathon2024-Schneereserven
Wie hoch sind die Schneereserven der Schweizer Stauanlagen?
Challenge
Neben den Füllständen der Speicherseen sind die Schneemengen über den Speicherseen ein guter Indikator für die verfügbaren Energiereserven und damit für die Versorgungssicherheit. Wir wollen diese Informationen über Daten zugänglich machen und auf dem Energiedashboard publizieren.
Ressourcen
Für die Challenge verwenden wir:
- Standorte der Stauanlagen
- Einzugsgebiete von Gewässern
- Schneewasseräquivalent Raster basierend auf Satellitenbildern und Bodenbeobachtungen. (Snow Water - COSMOS | ExoLabs (gitbook.io))
- Zu- und Ableitungen: Zuleitungen
- API Beispiel Swisstopo: https://api3.geo.admin.ch/rest/services/all/MapServer/identify?geometry=2664782.608032227,1096804.3518066406&geometryFormat=geojson&geometryType=esriGeometryPoint&imageDisplay=10,10,96&lang=de&layers=all:ch.bafu.wasser-teileinzugsgebiete_2&limit=10&mapExtent=2552500,957000,2552510,957010&returnGeometry=true&sr=2056&tolerance=1
Ziel
Das Ziel ist eine Machbarkeitsprüfung mit ein paar Anlagen zu machen. Falls erfolgreich kann die Methodik auf alle Anlagen skaliert werden und mittelfristig die Daten als OGD und im Energiedashboard publiziert werden (in welcher Aggregation ist noch abzuklären).
Resultate
Neben den Füllständen der Speicherseen wären auch die Schneereserven oberhalb der Speicherseen bekannt. Damit stehen mehr Informationen für die Beurteilung der Versorgungssicherheit zur Verfügung. Der einfache Zugang zu diesen Daten bietet zudem einen Mehrwert für Forschung, Politik, Behörden und Stromwirtschaft.
Ansatz
Die Standorte der Speicherseen liegen als OGD vor. Die Einzugsgebiete der Speicherseen liegen als Polygone im UVEK Geodatenraum vor (1 Polygon pro Stauanlage). Die Schneewasseräquivalente liegen als 20mx20m Raster vor. Für jede Rasterzelle gibt es einen Wert. Die Idee ist nun alle Werte innerhalb des Polygons zu addieren. Das ergibt das Schneewasseräquivalent innerhalb eines Polygons.
Verwendung
Falls der Ansatz funktioniert, werden wir die Methodik auf alle Anlagen skalieren und die Daten als Geodaten und im Energiedashboard publizieren.
Organisation
Bundesamt für Energie BFE
Challenge Pitch:
Award
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Event finish
Project
Skripte Datenaufbereitung
Project
Delete tol/token (@lucs20)
Delete tol/meteocodechunk.py (@lucs20)
Update README.md (@lucs20)
Repository updated
Project
Create Dam.csv (@lucs20)
fotos 2 bilder (@lucs20)
Create alldataconcat.csv (@lucs20)
Merge branch 'main' of https://github.com/SFOE-Hackathons/GovTechHackathon2024-Schneereserven (@lucs20)
fotos folder created (@lucs20)
Add files via upload (@phi-ra)
Merge branch 'main' of https://github.com/SFOE-Hackathons/GovTechHackathon2024-Schneereserven (@lucs20)
Create grono_niederschlag.csv (@lucs20)
Add files via upload (@phi-ra)
Create grono_niederschlag.json (@lucs20)
day 2 (@lucs20)
Rename climate-reports-normtablesrre150m01991-2020de (2).txt to climate-reports-normtablesrre150m01991-2020de.txt (@lucs20)
Add files via upload (@lucs20)
Rename MeteoSchweizTagesmitteltemperaturen (5).csv to MeteoSchweizTagesmitteltemperaturen.csv (@lucs20)
Rename MeteoSchweizNiederschlag (3).csv to MeteoSchweizNiederschlag.csv (@lucs20)
Rename stagingms6780 (2).csv to stagingms6780.csv (@lucs20)
Rename stagingms6121 (6).csv to stagingms6121.csv (@lucs20)
Rename stagingms6120 (6).csv to stagingms6120.csv (@lucs20)
Add files via upload (@lucs20)
Add files via upload (@phi-ra)
Create token (@lucs20)
Create meteocodechunk.py (@lucs20)
Update README.md (@lucs20)
Add files via upload (@lucs20)
Teamfotos für den Final pitch
unser grossartiges Team - 4 Asse 😉 (@myproxxy)
Project
Merge branch 'main' of https://github.com/SFOE-Hackathons/GovTechHackathon2024-Schneereserven
Einzugsgebiete neu bestimmt
Update README.md (@lucs20)
shapes
shapes (@lucs20)
Merge branch 'main' of https://github.com/SFOE-Hackathons/GovTechHackathon2024-Schneereserven (@lucs20)
rename (@lucs20)